2018.12.3
Python、R、Matlab、…等等install.packages(c("plotly"))
library(plotly)
plot_ly()
注意:
以%>%連接
指定變數前須加~
ggplotly()temp ##ggplot的圖 ggplotly(temp)
ggplotlytemp<-transaction %>% ggplot(aes(x=age, y =..count..)) + geom_histogram(colour="grey",fill = "steelblue",binwidth = 5)+ labs(title="交易房屋的屋齡狀況",x="屋齡",y="數量") ggplotly(temp)
plot_lytransaction %>% plot_ly(x = ~age, type = "histogram")
ggplotlytemp<-transaction %>% ggplot(aes(x=city,y=price_unit)) + geom_boxplot() + labs(title="各縣市每平方公尺價格",x = "縣市" , y = "每平方公尺價格(元)") ggplotly(temp)
plot_lytransaction %>% plot_ly(x = ~price_unit, y = ~use_type) %>% add_boxplot(color = ~use_type) %>% layout(yaxis = list(title = ""), margin = list(l = 100))
plot_lyex:呈現各縣市各使用分區每平方公尺價格
y = ~interaction(use_type,city)
transaction %>% plot_ly(x = ~price_unit, y = ~interaction(use_type,city)) %>% add_boxplot(color = ~use_type) %>% layout(yaxis = list(title = ""), margin = list(l = 100))
ggplotlytemp<-ggplot(iris , aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length, color=Species)) + geom_point(shape=1, size=2)+# shape控制圖示;size控制點的大小 labs(title="花萼和花瓣長度",x="花萼長度",y="花瓣長度") ggplotly(temp)
plot_lyiris %>% plot_ly ( x = ~Sepal.Length , y = ~Petal.Length , color = ~Species, type = 'scatter', mode = 'markers')
data.framewide format (與ggplot相反!)install.packages(c("highcharter"))
library(highcharter)
highchart() %>% hc_title(text = "...") %>% hc_xAxis(categories = ...$...) %>% hc_add_series(name = "...", data =...$...,color="...") %>% hc_add_series(name = "...", data = ...$...,color="...")
注意 :
使用寬資料
指定變數需放置data$變數
以%>%連接
ex : 各縣市的各月份的交易量
檢視資料:
count_month_wide<-spread(count_month, key = city, value = n)
city trac_month n 1 高雄市 1 2511 2 高雄市 2 1897 3 高雄市 3 3355 4 高雄市 4 3524 5 高雄市 5 3378 6 高雄市 6 3097 7 高雄市 7 3063 8 高雄市 8 2573 9 高雄市 9 2354 10 高雄市 10 2590 11 高雄市 11 2454 12 高雄市 12 3664 13 新北市 1 3664 14 新北市 2 2714 15 新北市 3 5328 16 新北市 4 5350 17 新北市 5 5656 18 新北市 6 4999 19 新北市 7 5636 20 新北市 8 4149 21 新北市 9 3951 22 新北市 10 5346 23 新北市 11 5401 24 新北市 12 5224 25 臺中市 1 2734 26 臺中市 2 2062 27 臺中市 3 3664 28 臺中市 4 3448 29 臺中市 5 3545 30 臺中市 6 3137 31 臺中市 7 3142 32 臺中市 8 3176 33 臺中市 9 2571 34 臺中市 10 3226 35 臺中市 11 3112 36 臺中市 12 3665 37 臺北市 1 1458 38 臺北市 2 1198 39 臺北市 3 2176 40 臺北市 4 2360 41 臺北市 5 2500 42 臺北市 6 2159 43 臺北市 7 1964 44 臺北市 8 1816 45 臺北市 9 1938 46 臺北市 10 2004 47 臺北市 11 2012 48 臺北市 12 2653
trac_month 高雄市 新北市 臺中市 臺北市 1 1 2511 3664 2734 1458 2 2 1897 2714 2062 1198 3 3 3355 5328 3664 2176 4 4 3524 5350 3448 2360 5 5 3378 5656 3545 2500 6 6 3097 4999 3137 2159 7 7 3063 5636 3142 1964 8 8 2573 4149 3176 1816 9 9 2354 3951 2571 1938 10 10 2590 5346 3226 2004 11 11 2454 5401 3112 2012 12 12 3664 5224 3665 2653
highchart() %>% hc_title(text = "各縣市的各月份的交易量") %>% hc_xAxis(categories = count_month$trac_month) %>% #以month當x軸 hc_add_series(name = "臺北市", data =count_month_wide$`臺北市`,color="#006BA6") %>% #第一條線 hc_add_series(name = "新北市", data =count_month_wide$`新北市`,color="#FFBC42") %>% #第二條線 hc_add_series(name = "高雄市", data =count_month_wide$`高雄市`,color="#D81159") %>% #第三條線 hc_add_series(name = "臺中市", data =count_month_wide$`臺中市`,color="#8F2D56") #第四條線
,type = "column" : 圖形由折線圖改為長條圖ex : 各縣市的各使用分區的交易量
count_city_use_wide<-spread(data = count_city_use[,c(1:3)], key = use_type, value = n_use)
city use_type n_use n rate 1 高雄市 住 26027 34460 0.755 2 高雄市 商 7582 34460 0.220 3 高雄市 其他 532 34460 0.015 4 高雄市 工 196 34460 0.006 5 高雄市 農 123 34460 0.004 6 新北市 住 44129 57418 0.769 7 新北市 商 6533 57418 0.114 8 新北市 其他 4326 57418 0.075 9 新北市 工 2361 57418 0.041 10 新北市 農 69 57418 0.001 11 臺中市 住 30460 37482 0.813 12 臺中市 商 4767 37482 0.127 13 臺中市 其他 1639 37482 0.044 14 臺中市 農 382 37482 0.010 15 臺中市 工 234 37482 0.006 16 臺北市 住 14761 24238 0.609 17 臺北市 商 7323 24238 0.302 18 臺北市 其他 1709 24238 0.071 19 臺北市 工 442 24238 0.018 20 臺北市 農 3 24238 0.000
city 工 住 其他 商 農 1 高雄市 196 26027 532 7582 123 2 新北市 2361 44129 4326 6533 69 3 臺中市 234 30460 1639 4767 382 4 臺北市 442 14761 1709 7323 3
ex : 各縣市的各使用分區的交易量
highchart() %>% hc_title(text = "各縣市的各使用分區的交易量") %>% hc_xAxis(categories = factor(count_city_use_wide$city)) %>% #以city當x軸 hc_add_series(name = "工", data =count_city_use_wide$`工`,color="#006BA6",type = "column") %>% #第一條線 hc_add_series(name = "住", data =count_city_use_wide$`住`,color="#FFBC42",type = "column") %>% #第二條線 hc_add_series(name = "其他", data =count_city_use_wide$`農`,color="#D81159",type = "column") %>% #第三條線 hc_add_series(name = "商", data =count_city_use_wide$`商`,color="#8F2D56",type = "column") #第四條線
ex : 各縣市的各使用分區的交易量
,dataLabels = list(enabled = T) : 顯示數字highchart() %>% hc_title(text = "各縣市的各使用分區的交易量") %>% hc_xAxis(categories = count_city_use_wide$city) %>% #以month當x軸 hc_add_series(name = "工", data =count_city_use_wide$`工`,color="#006BA6",type = "column", dataLabels = list(enabled = T)) %>% #第一條線 hc_add_series(name = "住", data =count_city_use_wide$`住`,color="#FFBC42",type = "column", dataLabels = list(enabled = T)) %>% #第二條線 hc_add_series(name = "其他", data =count_city_use_wide$`農`,color="#D81159",type = "column", dataLabels = list(enabled = T)) %>% #第三條線 hc_add_series(name = "商", data =count_city_use_wide$`商`,color="#8F2D56",type = "column", dataLabels = list(enabled = T)) #第四條線